smooth L1損失函數
當預測值與目標值相差很大時，L2 Loss的梯度為(x-t)，容易產生梯度爆炸，L1 Loss的梯度為常數，通過使用Smooth L1 Loss，在預測值與目標值相差較大時，由L2 Loss轉為L1 Loss可以防止梯度爆炸。 L2 loss的導數（梯度）中包含預測值與目標值的差值 ...
原文：深度學習之L1、L2、smooth L1三類損失函數
原文鏈接 一 常見的MSE MAE損失函數 . 均方誤差 平方損失均方誤差 MSE 是回歸損失函數中最常用的誤差，它是預測值與目標值之間差值的平方和，其公式如下所示： 下圖是均方根誤差值的曲線分布，其中最小值為預測值為目標值的位置。 優點：各點都連續光滑，方便求導，具有較為穩定的解缺點：不是特別的穩健，為什么 因為當函數的輸入值距離中心值較遠的時候，使用梯度下降法求解的時候梯度很大，可能導致梯度爆 ...
2021-03-11 12:22 0 292 推薦指數：
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